Reinforcement Learning : Qu'est ce que le reinforcement learning ?

Le reinforcement learning est un moyen pour les data scientist de renforcer son modèle de LLM via un modèle d'apprentissage. Mais comment cela fonctionne?

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
14/6/2024

Découvrez nos formations dédiées à la Data Science & IA.

Découvrir

Bienvenue dans l'univers fascinant du Reinforcement Learning (RL), une composante intrigante du Machine Learning qui transforme notre façon de comprendre l'apprentissage automatique.

Que vous soyez un aspirant data scientist ou simplement curieux de la technologie, cet article vous embarque dans une aventure où intelligence artificielle et capacités décisionnelles se rencontrent pour créer des machines surprenamment intelligentes.

Qu’est-ce l’apprentissage par renforcement (RL)?

L'apprentissage par renforcement est une méthode d'apprentissage automatique un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement.

À chaque action, l'agent reçoit des récompenses ou des pénalités, l'amenant à affiner ses stratégies pour maximiser ses gains.

Quelle différence avec les autres types d'apprentissage ?

Schema expliquant les différents types de machine learning
Schema expliquant les différents types de machine learning

Apprentissage supervisé

L'apprentissage est guidé par des exemples préalablement étiquetés. L'agent apprend à partir de données d'entraînement qui incluent les entrées ainsi que les sorties attendues.

Apprentissage non supervisé

L'agent apprend à identifier des structures ou des motifs dans les données sans avoir de sorties spécifiques associées aux entrées.

Sa différence avec l'apprentissage supervisé réside dans le fait qu'il n'y a pas de données étiquetées.

Reinforcement learning

L'agent n'a pas de données correctes fournies à l'avance, mais il doit découvrir par lui-même quelle action entraîne le meilleur résultat via un système de récompense.

Avantages et désavantages du reinforcement learning

Le Reinforcement Learning possède un éventail d'avantages significatifs, dont la flexibilité et l'autonomie.

D'un côté, sa flexibilité lui permet de s'adapter et d'optimiser son comportement dans une grande variété d'environnements ML, ce qui en fait un outil polyvalent pour de nombreuses applications, de la robotique aux systèmes de recommandation.

D'un autre côté, cette méthode est particulièrement autonome, apprenant et prenant des décisions sans directives explicites, se basant uniquement sur les expériences accumulées au cours du temps.

Cependant, malgré ces avantages notables, le Reinforcement Learning présente des défis importants, notamment en termes de complexité et de consommation de ressources.

La conception de l'environnement d'apprentissage et du système de récompense doit être extrêmement précise pour guider efficacement l'agent vers des comportements optimaux.

De plus, cette technique peut être particulièrement gourmande en ressources, exigeant souvent d'importantes quantités de données et un temps de calcul substantiel pour développer une politique efficace.

Ces aspects peuvent rendre son déploiement difficile dans des contextes où les ressources sont limitées ou où les exigences en termes de temps de réponse sont strictes.

 {{banniere-article}}

Les deux types de reinforcement learning

Dans le domaine du Reinforcement Learning (RL), les concepts de renforcement positif et négatif jouent un rôle central pour façonner le comportement d'un agent.

Chacun de ces types de renforcement influence différemment les décisions futures de l'agent en fonction des récompenses ou des pénalités qu'il reçoit. Voici une explication plus approfondie, illustrée par des exemples concrets pour chacun :

Positive Reinforcement Learning

Dans le cas du renforcement positif, l'agent est récompensé pour une action spécifique qu'il réalise.

Cette récompense augmente la probabilité que l'agent répète la même action dans des situations similaires à l'avenir, car il associe cette action à un résultat positif.

Imaginez un robot programmé pour naviguer dans un labyrinthe. Chaque fois que le robot choisit un chemin qui le rapproche de la sortie, il reçoit une récompense, comme un score augmenté.

Naturellement, le robot apprend à choisir des chemins qui maximisent son score, c'est-à-dire ceux qui le dirigent vers la sortie le plus rapidement.

Le renforcement positif aide donc le robot à apprendre le chemin optimal à travers le labyrinthe en répétant les actions qui ont conduit à des récompenses précédentes.

Negative Reinforcement Learning

À l'opposé, le renforcement négatif ou Negative Reinforcement implique une situation où l'agent apprend à éviter certaines actions pour échapper à des résultats indésirables ou à des pénalités.

Cela augmente la probabilité que l'agent évite ces actions à l'avenir, cherchant à minimiser ou à éliminer les expériences négatives.

Prenons l'exemple d'un système de gestion climatique intelligent dans un bâtiment.

Si la température dépasse un certain seuil, rendant l'environnement inconfortable, le système peut subir une "pénalité" sous forme d'un score négatif.

Pour éviter cette pénalité, le système apprend à ajuster le chauffage ou la climatisation avant que la température n'atteigne ces extrêmes.

Ainsi, le système utilise le renforcement négatif pour apprendre à maintenir une température confortable et stable, évitant les actions (ou l'inaction) qui conduiraient à des conditions inconfortables.

Les éléments principaux du reinforcement learning

Politique du modèle

La politique est la stratégie que l'agent utilise pour déterminer la prochaine action basée sur l'état actuel de l'environnement.

Agent

C'est l'entité ou le programme qui prend des décisions en fonction des données de l'environnement.

Action

C'est l'intervention de l'agent sur l'environnement qui change son état.

État

L'état représente la situation actuelle de l'environnement dans lequel l'agent opère.

Schema de fonctionnement du Reinforcement Learning
Schema de fonctionnement du Reinforcement Learning

Les principaux concepts du reinforcement learning 

Système de récompense

Le système de récompense est le cœur du mécanisme de fonctionnement du Reinforcement Learning.

C'est ce qui guide l'apprentissage de l'agent en lui fournissant un feedback sur les actions réalisées. Chaque fois que l'agent effectue une action dans un certain état, il reçoit une récompense ou une pénalité en retour.


Ces récompenses ou pénalités informent l'agent si l'action prise a contribué positivement ou négativement à l'atteinte de son objectif

Ainsi, l'agent apprend à privilégier les actions qui maximisent les récompenses cumulatives sur le long terme.


Fonctions de valeurs

Les fonctions de valeurs jouent un rôle crucial en aidant l'agent à évaluer la qualité des différents états ou actions possibles.

Fonctions de valeurs V(s)

La fonction de valeur V(s) estime la valeur totale que l'agent peut espérer accumuler à partir d'un état spécifique s, sans considérer une action immédiate.

Elle représente la quantité de récompense que l'agent s'attend à gagner, en moyenne, en étant dans cet état et en suivant une politique donnée.

Cette estimation aide l'agent à comprendre quelles positions ou états dans l'environnement sont les plus bénéfiques sur le long terme.

Fonctions action/valeurs Q(s,a)

La fonction Q(s,a) évalue la valeur de prendre une action a dans un état s.

Contrairement à V(s), Q(s,a) fournit une mesure de l'efficacité d'une action spécifique dans un état donné.

Cela permet à l'agent de juger non seulement le meilleur état à atteindre mais aussi la meilleure action à effectuer dans un état particulier pour maximiser les récompenses futures.

 

Processus / épisodes

Le concept de processus ou épisodes est également fondamental en reinforcement learning

Un épisode commence lorsque l'agent est placé dans un environnement, et il se termine lorsque l'agent atteint un état terminal ou final (par exemple, compléter un niveau dans un jeu, ou échouer une tâche).

Chaque épisode est constitué d'une séquence d'états, d'actions, et de récompenses, et offre à l'agent une expérience complète à partir de laquelle il peut apprendre.

L'agent utilise les informations acquises lors des épisodes précédents pour ajuster ses stratégies et améliorer sa performance dans les épisodes futurs.

À quoi sert le reinforcement learning ?

Exemple d’application

Prenons l'exemple des jeux vidéo, où le reinforcement learning est utilisé pour développer des intelligences artificielles qui peuvent jouer et gagner contre des humains.

De Google's AlphaGo de Google DeepMind à des systèmes autonomes de navigation et même entrainer des LLM, le RL ouvre de nouvelles portes pour des applications révolutionnaires dans presque tous les secteurs d'activité.

En conclusion, le Reinforcement Learning n'est pas juste une autre technique de machine learning, mais une porte d'entrée vers une nouvelle ère où les machines ne se contentent plus de répondre à des stimuli, mais apprennent et s'adaptent de manière autonome à des environnements complexes.

Si cela vous intrigue, envisagez de rejoindre notre formation en Data Science pour plonger plus profondément dans cette technologie fascinante.

Rejoignez-nous pour notre Journée Portes Ouvertes en live le 27 juin à 18h30
Explorez le bootcamp Databird ainsi que nos programmes de formation data.
Je m'inscris à l'évènement
Faites un premier pas dans la data avec nos cours gratuits
Démarrer

Nos derniers articles sur

Data Science

Le negative reinforcement est une branche du reinforcement learning, et cousin de l'apprentissage supervisé et non-supervisé. Mais comment cela fonctionne ?
Découvrez les Convolutional Neural Networks (CNN) : leur fonctionnement, entraînement et applications dans ce guide complet.
L'analyse prédictive permet aux data scientists de prévoir des événements futurs en s'appuyant sur les données. Mais en quoi consiste-t-elle vraiment ? Découvrez-le ici.
Difficulté :
Moyenne